Vol. 6, No. 1, Juni 2021

## IMPLEMENTASI METODE FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK REKOMENDASI SISWA KELAS UNGGUL PADA SMA NEGERI 2 KEPAHIANG
Juju Jumadi 1* , Devi Sartika 2 ,
Program Studi Informatika, Universitas Dehasen Bengkulu 1,2 e-mail :  juju.jumadi@unived.ac.id 1 , devisartika@unived.ac.id 2

## Abstrak
Kelas  unggul  dibentuk  sebagai  wujud  kepedulian  sekolah  terhadap  siswa  yang  memiliki kecerdasan  khusus  guna  meningkatkan  mutu  pendidikan.  Kesulitan  dalam  pengelompokan siswa  yang  memiliki  nilai  mata  pelajaran  yang  sama  dalam  proses  pengelompokan menyebabkan  seringnya  pengambilan  keputusan  sepihak  yang  menyebabkan  ketidakadilan dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Seleksi  pengelompokan  siswa  menjadi  semakin  sulit karena  sebagian  besar  kriteria  tidak  dapat  diukur  dengan  pasti,  seperti  kemampuan  akademik, kemampuan  ekstrakurikuler  dan  prestasi.  Untuk  mengatasi  permasalahan  yang  muncul  akibat kriteria yang tidak dapat diukur secara pasti salah satunya dengan menggunakan metode fuzzy inference  system.  Penggunaan  Fuzzy  Inference  System  Fuzzy  mampu  menganalisis  dan memberikan  rekomendasi  dalam  penentuan  kelas  unggulan  bagi  siswa.  Hasil  tes  yang  telah dilaksanakan telah membentuk siswa kelas unggulan yang terdiri dari 8 (delapan) siswa dengan nilai rata-rata> 50.
Kata kunci : Fuzzy Inference System ; Siswa; Kelas Unggul

## Abstract
Excellent class is formed as a form of school attention to students who have special intelligence in order to improve the quality of education. Difficulty in grouping students who have the same grades  and  scores  in  the  grouping  process  causes  frequent  unilateral  decision  making,  which causes  injustice  in  the  decision-making  process.  Selection  for  grouping  students  becomes increasingly  difficult  because  most  criteria  cannot  be  measured  with  certainty,  such  as academic  ability,  extracurricular  abilities  and  achievement.  To  overcome  the  problems  that arise due to criteria that cannot be measured with certainty, one of them is by using the  fuzzy inference  system  method.The  use  of  Fuzzy  Inference  System  Fuzzy  is  able  to  analyze  and provide recommendations in determining the superior class for students.The results of the tests that have been carried out have formed superior class students consisting of 8 (eight) students with an average value of > 50.
Keywords : Fuzzy Inference System ; Students; Excellent class

## I. PENDAHULUAN
Sekolah  merupakan  wadah  tempat para siswa-siswi dalam menempuh pendidikan  formal  dan  informal  dengan tujuan untuk mendidik, memberi pengajaran dalam pengawasan para pengajar atau guru. Dalam upaya meningkatkan dan mengembangkan kualitas mutu pendidikan, sekolah diharapkan  dapat  menghasilkan  generasi- generasi  yang  berkualitas  dan  berkompeten dalam  memahami  kebenaran  suatu  ilmu. Untuk  mencapai  hal  itu  semua  dibutuhkan suatu  kelompok  atau  kelas  khusus  para siswa-siswa  yang  mempunyai  kecerdasan, kreativitas  dan  prestasi  yang  lebih  baik dengan siswa-siswi lainnya.
Kemampuan daya serap dalam belajar  setiap  siswa  berbeda  antara  satu dengan  yang  lain.  Hal  tersebut  tergantung dari  kemampuan  setiap  siswa  dalam merekam  informasi  ke  dalam  media pengingat  yaitu  otak.  Dengan  belajar  terus- menerus dan melatih otak diharapkan dapat dengan  mudah  untuk  menyimpan  dan mengingat  data-data  yang  terekam  di dalamnya,  di  dalam  otak  kemudian  data- data  terebut  dijadikan  informasi  manakala diperlukan.  Penentuan  tingkat  kemampuan belajar  siswa  berdasarkan  hasil  evaluasi proses  pembelajaran  merupakan  tahapan paling penting dalam mengenal karakteristik  daya  serap  masing-masing siswa
Kelas  unggulan  dibentuk  sebagai salah satu wujud perhatian sekolah terhadap siswa-siswi  yang  mempunyai  kecerdasan istimewa guna meningkatkan mutu pendidikan. Kesulitan dalam mengelompokkan siswa siswa yang
memiliki  nilai  dan  skor  yang  sama  pada proses pengelompokkan menyebabkan seringnya  pengambilan  keputusan  secara sepihak  sehingga  menimbulkan  ketidak adilan dalam proses pengambilan keputusan.  Penyeleksian  siswa  menjadi
semakin  sulit  karena  kebanyakan  kriteria tidak  dapat  diukur  secara  pasti  seperti kemampuan akademik, kemampuan ekstrakulikuler dan prestasi. Untuk
mengatasi  masalah  yang  timbul  akibat kriteria yang tidak dapat diukur secara pasti salah  satunya  adalah  dengan  menggunakan metode fuzzy inference system.
Penelitian sebelumnya dilakukan oleh Ramadani dkk tentang sistem pendukung keputusan siswa kelas unggulan di SMP Negeri 7 Malang dengan menggunakan metode TOPSIS yang
menghasilkan perangkingan yang diurutkan berdasarkan  nilai  tertinggi  [1].  Pada penelitian  berikutnya  oleh  Farida  tentang implementasi  metode  Weight  Product dalam  sistem  pendukung  keputusan  pada SMA  Negeri  1  Gondang,  dimana  hasil penelitian  tersebut  menghasilkan  peserta didik  yang  diterima  dan  siswa  yang  masuk dalam kelas unggul.[2]
Fuzzy Inference System dapat dikatakan  sebagai  sebuah  model  dari pengambilan keputusan yang menggabungkan logika fuzzy dengan
pendekatan  penalaran  [3].  Kelebihan fuzzy inference  system dalam  membantu  proses pengambilan keputusan
berdasarkan
kondisi  keraguan  dan  penalaran  dapat dimanfaatkan  dalam  proses  rekomendasi siswa kelas unggul.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Logika Fuzzy Logika fuzzy adalah  salah  satu cabang  dari  AI  ( Artificial  Intelligence ). Logika fuzzy merupakan  modifikasi  dari teori  himpunan  dimana  setiap  anggotanya memiliki derajat keanggotaan  yang bernilai kontinu antara 0 sampai 1. Sejak ditemukan pertama  kali  oleh  Lotfi  A.  Zadeh  pada tahun  1965,  logika fuzzy telah  digunakan pada  lingkup  permasalahan  yang  cukup luas,  seperti  kendali  proses,  klasifikasi  dan pencocokan pola, manajemen dan
Vol. 6, No. 1, Juni 2021
pengambil keputusan, riset operasi, ekonomi  dan  lain  lain.  Sejak  tahun  1985, terjadi  perkembangan  yang  sangat  pesat pada logika fuzzy, terutama dalam
hubungan  yang  bersifat non-linier,  ill- defined,  time-varying dan  situasi-situasi yang sangat kompleks [4]
2.2 Fuzzy Inference System Fuzzy Inference System (FIS) merupakan  sebuah  teknik  pemetaan  sebuah ruang  input  menjadi  sebuah  ruang  output yang  berbeda  menggunakan  logika fuzzy .
FIS menggunakan kumpulan fungsi
keanggotaan  dan  aturan fuzzy .  FIS  pada dasarnya  merupakan  gabungan  dari  expert sistem dengan logika fuzzy yang melahirkan sebuah  sistem  baru  yang  dapat  mengambil keputusan berdasarkan ketidakpastian lingkungan [5].
Fuzzy  Inference  System merupakan sebuah  sistem  yang  melakukan  proses pemetaan  dari  input  menjadi  output menggunakan logika fuzzy [6]. Logika fuzzy didasarkan  oleh  teori  himpunan fuzzy atau keragu-raguan  yang  mana  dapat  di- interpretasikan  sebagai  bentuk  generalisasi dari  teori  himpunan  klasifikasi  [7]  . Fuzzy Inference  System dapat  dikatakan  sebagai sebuah  model  dari  pengambilan  keputusan yang  menggabungkan  logika fuzzy dengan pendekatan penalaran[3] .
Fuzzy  Inference  System terdiri  dari beberapa  proses  yang  melibatkan  beberapa hal  seperti  fungsi  keanggotaan,  operator logika  fuzzy  dan  aturan  If-Then.  Sebuah Fuzzy  Inference  System terdiri  dari  tiga komponen  utama  yaitu Fuzzifier,  Inference Engine dan Defuzzifier .  Berikut  penjabaran dari  masing  –  masing  komponen  dari fuzzy inference system.
Algoritma  FIS  pada  dasarnya  terdiri dari  tiga  langkah  utama  yang  dapat dijabarkan sebagai berikut [6] :
A. Fuzzifikasi Merupakan proses pemetaan input menjadi input fuzzy dengan menggunakan fungsi keanggotaan yang  terdiri  dari  segitiga,  trapesium dan gaussian B. Inferensi Pembentukan  aturan fuzzy dengan menggunakan  variable input  dan output.  Aturan  –  aturan fuzzy yang dibentuk  digunakan  pada  prosedur inferensi untuk memperoleh output .
C. Defuzzifikasi Keluaran  atau  output fuzzy di transformasi menjadi output crisp atau diskrit  dengan  menggunakan  berbagai metode defuzzifikasi.
. Gambar 1. Fuzzy Inference System (Sumber Data : Astrilyana dan Afni
(2017)

## 2.3 Kelas Unggul
Kelas  unggulan  merupakan  kelas yang  berisi  siswa  pilihan  yang  dipilih berdasarkan  syarat-syarat  yang  ketat  yaitu IQ, potensi akademik, dan prestasi akademik  yang  sangat  memadai  dan  bila diberikan pembelajaran yang baik diharapkan  memperoleh  hasil  yang  baik pula [9] .
Kelas  (sekolah)  unggulan  dirancang untuk  memberikan  pelayanan  belajar  yang memadai  bagi  siswa  yang  benar-benar mempunyai  kemampuan  yang  luar  biasa. Pemberian  pelayanan  pembelajaran  khusus tersebut  dilakukan  agar  potensi  anak berbakat  dapat  berkembang  secara  optimal [4]
Vol. 6, No. 1, Juni 2021

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian pengembangan sistem rekomendasi siswa kelas unggul pada SMA
Negeri  2  Kepahiang  dengan  menggunakan Fuzzy Inference System (FIS) ini terdiri dari beberapa tahapan yaitu :
Analisa Masalah Pengumpulan Data Analisa Fuzzy Inference System Analisa Fungsional Sistem Perancangan Antar Muka ImplementasiSistem Kesimpulan dan Saran
Gambar 2. Tahap Metode Penelitian (Sumber : Data Diolah, 2019)

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Permasalahan  yang  dihadapi  pada penelitian  ini  adalah  kesulitannya  pihak sekolah  dalam  hal  menentukan  siswa-siswi untuk  direkomendasikan  menempati  kelas unggulan dengan variabel atau kriteria yang belum memenuhi standar kebutuhan sekolah,  maka  dari  itu  dibutuhkan  suatu teknik  atau  sistem  yang  mampu  untuk memberikan solusi dari permasalah tersebut.

## 4.1 Analisa  Data  Menggunakan Fuzzy
Inference System Analisa metode dilakukan untuk menganalisis  langkah-langkah  yang
dibutuhkan dalam mengimplementasikan  metode  yang ditentukan  untuk  mengatasi  masalah dalam rekomendasi siswa kelas unggul.  Pada  penelitian  ini  metode yang  digunakan  adalah  metode fuzzy inference system sehingga tahap analisis akan dilakukan dengan melakukan  tahap  –  tahap  sebagai berikut :

## 1. Menentukan jumlah dan jenis input
DATA SISWA NILAI PELAJARAN PRESTASI SISWA
KEGIATAN EKSTRAKURIKULER
Gambar 3. Attribut Data Input Calon Siswa Kelas Unggul. (Sumber : Data Diolah, 2019) 2. Menentukan  fungsi  keanggotaan dari tiap input a. Nilai Mata Pelajaran Kriteria  nilai  mata  pelajaran dibagi  menjadi  3  himpunan fuzzy , yaitu : RENDAH, MENENGAH, TINGGI. Himpunan RENDAH dan TINGGI menggunakan pendekatan  fungsi  keanggotaan yang berbentuk trapesium, sedangkan himpunan MENENGAH menggunakan pendekatan berbentuk segitiga
25 50 75 F(x) 0 1 RENDAH TINGGI MENENGAH
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan variable Kriteria mata Pelajaran (Sumber : Data Diolah, 2019)
b. Prestasi Siswa Kriteria  prestasi  siswa  dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy , yaitu :  KURANG,  SEDANG,  BAIK. Himpunan KURANG dan BAIK menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan  yang  berbentuk trapesium,  sedangkan  himpunan SEDANG menggunakan pendekatan berbentuk segitiga
1 3 5 F(x) 0 1 KURANG SANGAT BAIK BAIK
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan
Variable Kriteria Prestasi Siswa
(Sumber : Data Diolah, 2019)
c. Kegiatan Ekstrakurikuler
Kriteria  kegiatan  ekstrakurikuler dibagi  menjadi  3  himpunan fuzzy , yaitu : KURANG, AKTIF, SANGAT AKTIF. Himpunan KURANG dan SANGAT AKTIF menggunakan pendekatan  fungsi  keanggotaan yang berbentuk trapesium, sedangkan  himpunan  AKTIF menggunakan pendekatan berbentuk segitiga
1 3 5 F(x) 0 1 KURANG SANGAT AKTIF AKTIF
Gambar 6. Fungsi Keanggotaan Variable Kriteria Kegiatan Ekstrakurikuler
(Sumber : Data Diolah, 2019)
3. Menentukan rule fuzzy dari  sistem yang akan dikembangkan Analisis rule  fuzzy dibutuhkan untuk  menentukan  aturan  –  aturan yang digunakan pada tahap defuzzyfikasi untuk  memperoleh hasil  nilai  output  dari  penentuan rekomendasi  siswa  kelas  unggul yang dikembangkan pada penelitian
ini : Tabel 1. Aturan Fuzzy Untuk  Penentuan Kelas Unggul No. Nilai Mata Pelajara n Prestas i Siswa Kegiata n Ekstrak urikuler Output 1 Rendah Renda h Kurang Tidak Unggu l 2 Rendah Renda h Aktif Unggu l 3 Rendah Renda h Sangat Aktif Unggu l 4 Rendah Baik Kurang Tidak Unggu l 5 Rendah Baik Aktif Tidak Unggu l 6 Rendah Baik Sangat Aktif Unggu l 7 Rendah Sangat Baik Kurang Tidak Unggu l 8 Rendah Sangat Baik Aktif Tidak Unggu l 9 Rendah Sangat Baik Sangat Aktif Unggu l 10 Sedang Baik Kurang Tidak Unggu l 11 Sedang Baik Aktif Unggu l 12 Sedang Baik Sangat Aktif Unggu l 13 Sedang Baik Kurang Tidak Unggu l
Vol. 6, No. 1, Juni 2021
14 Sedang Baik Aktif Unggu l 15 Sedang Baik Sangat Aktif Unggu l 16 Sedang Sangat Baik Kurang Tidak Unggu l 17 Sedang Sangat Baik Aktif Unggu l 18 Sedang Sangat Baik Sangat Aktif Unggu l 19 Tinggi Renda h Kurang Unggu l 20 Tinggi Renda h Aktif Unggu l 21 Tinggi Renda h Sangat Aktif Unggu l 22 Tinggi Baik Kurang Unggu l 23 Tinggi Baik Sangat Aktif Unggu l 24 Tinggi Baik Sangat Aktif Unggu l 25 Tinggi Sangat Baik Kurang Unggu l 26 Tinggi Sangat Baik Aktif Unggu l 27 Tinggi Sangat Baik Sangat Aktif Unggu l (Sumber Data : Nilai Siswa tahun 2019) 4. Menentukan jenis defuzzyfikasi yang akan digunakan Proses Defuzzyfikasi merupakan tahap pengolahan data input
kedalam  output  diskrit,  metode defuzzyfikasi yang  digunakan  pada penelitian ini adalah metode Center of  Gravity  atau  CoG.  Berikut analisis dari proses defuzzyfikasi
a. Data  analisis  yang  digunakan merupakan  data  sampel  dari calon  siswa  baru  seperti  yang dapat dilihat pada tabel 2 berikut
Tabel 2. Data Analisis Data Siswa Nama Siswa Nilai Mata Pelajaran Prestasi Siswa Kegiatan Ekstrakuriker Andi 66.5 0 2 Budi 95.7 2 1 Joko 66.7 0 0 Juni 70.45 0 5 Sastra Putra 88.57 3 1 Putri Rahayu 78.8 2 2 Ayu Prahasti 77.65 4 1 Nismawati 75.8 3 3 Wahyu Mandala   81.25 2 1 Yuan Fadli 71.52 2 4 (Sumber Data : Nilai Siswa tahun 2019) b. Data  input  kemudian  akan ditransformasikan ke dalam bilangan fuzzy. Siswa Andi
𝜇(𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖𝑃𝑒𝑙𝑎𝑗𝑎𝑟𝑎) = 𝑀𝑎𝑥(𝜇(𝑅𝐸𝑁𝐷𝐴𝐻), 𝜇(𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺), 𝜇(𝑇𝐼𝑁𝐺𝐺𝐼)) 𝜇(𝑅𝐸𝑁𝐷𝐴𝐻) = 0
𝜇(𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺) = 75 − 66.5 75 − 50 = 0.35 𝜇(𝑇𝐼𝑁𝐺𝐺𝐼) = 66.5 − 50 75 − 50 = 0.66 𝜇(𝑈𝑁) =  𝜇(𝑇𝐼𝑁𝐺𝐺𝐼) = 0.66
𝜇(𝑃𝑅𝐸𝑆𝑇𝐴𝑆𝐼) = 𝑀𝑎𝑥(𝜇(𝑅𝐸𝑁𝐷𝐴𝐻), 𝜇(𝑀𝐸𝑁𝐸𝑁𝐺𝐴𝐻), 𝜇(𝑇𝐼𝑁𝐺𝐺𝐼)) 𝜇(𝑅𝐸𝑁𝐷𝐴𝐻) = 1 𝜇(𝑀𝐸𝑁𝐸𝑁𝐺𝐴𝐻) =  0 𝜇(𝑇𝐼𝑁𝐺𝐺𝐼) = 0 𝜇(𝑃𝑅𝐸𝑆𝑇𝐴𝑆𝐼) =  𝜇(𝑅𝐸𝑁𝐷𝐴𝐻) = 1 𝜇(𝐸𝐾𝑆𝑇𝑅𝐴𝐾𝑈𝑅𝐼𝐾𝑈𝐿𝐸𝑅) = 𝑀𝑎𝑥(𝜇(𝐾𝑈𝑅𝐴𝑁𝐺), 𝜇(𝐴𝐾𝐼𝐹𝑇), 𝜇𝑆𝐴𝑁𝐺𝐴𝑇𝐴𝐾𝑇𝐼𝐹) 𝜇(𝐾𝑈𝑅𝐴𝑁𝐺) = 1 𝜇(𝐴𝐾𝑇𝐼𝐹) =  0 𝜇(𝑆𝐴𝑁𝐺𝐴𝑇𝐴𝐾𝑇𝐼𝐹) = 0 𝜇(𝑁𝐼𝐿𝐴𝐼𝑃𝐸𝐿𝐴𝐽𝐴𝑅𝐴𝑁) = 𝜇(𝐾𝑈𝑅𝐴𝑁𝐺) = 1
c. Menentukan kelulusan dari calon siswa Hasil fuzzy dari Andi  : Nilai Mata Pelajaran = TINGGI Prestasi  = RENDAH Kegiatan Ekstrakurikuler = KURANG Maka  diperoleh  hasil  kelulusan =  Tidak  Unggul  dengan  nilai fuzzy 37.125
Lakukan proses 1sampai dengan 3  untuk  semua  siswa  yang  ada pada tabel 2, sehingga diperoleh hasil  dari  anallisa  fuzzy  seperti tabel berikut ini : Tabel 3. Rekomendasi Siswa Kelas Unggul Nama Siswa Rekomendasi Nilai Fuzzy Andi Tidak Unggul 37.12 Budi Unggul 50 Joko Tidak Unggul 37.01 Juni Unggul 68.16 Sastra Putra Unggul 100 Putri Rahayu Unggul 51.63 Ayu Prahasti Unggul 60.80 Nismawati Unggul 86 Wahyu Mandala Unggul 50 Yuan Fadli Unggul 54.67 (Sumber  Data  :  Hasil  Pengeloloaan  Nilai
Siswa tahun 2019)

## 4.2 Diagram Konteks
SISTEM REKOMENDASI SISWA KELAS UNGGUL MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM Admin Sekolah Data Kriteria Info Siswa Kelas Unggul Data Siswa Data Rule Info Siswa Analisa FIS
Gambar 7. Diagram Konteks
4.3 Interface (Antarmuka) Aplikasi Fuzzy Inference System (FIS)
Antarmuka  aplikasi  FIS  merupakan hasil  dari  perancangan  dan  pembangunan perangkat  lunak  yang  berbasis  desktop untuk membantu SMA Negeri 2 Kepahiang dalam  merekomendasikan  siswa  untuk menempati kelas unggul.
1. Login Aplikasi Gambar 8. Login Aplikasi (Sumber : Data Diolah, 2019) 2. Form Utama Aplikasi
Gambar 9. Form Utama Aplikasi (Sumber : Data Diolah, 2019)
3. Form Data Kriteria
Gambar 10.
Form Data Kriteria (Sumber : Data Diolah, 2019)
Vol. 6, No. 1, Juni 2021
4. Form Data Detail Kriteria Gambar 11. Form Data Detail Kriteria (Sumber : Data Diolah, 2019)
5. Form Data Siswa
Gambar 12. Form Data Siswa (Sumber : Data Diolah, 2019) 6. Form Data Rule Gambar 13. Form Data Rule (Sumber : Data Diolah, 2019) 7. Form Analisa Menggunakan FIS
Gambar 14. Form Analisa FIS (Sumber : Data Diolah, 2019)

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  yang  telah dijabarkan  diatas  maka  dapat  ditarik beberapa kesimpulan yaitu : 1. Kelas  yang  dibentuk  pada  penelitian ini  terdiri  dari  2  (dua)  yaitu  kelas unggul dan kelas tidak unggul. 2. Penggunaan Fuzzy  Inference  System Fuzzy mampu untuk menganalisa dan memberikan rekomendasi dalam menentukan kelas unggul bagi siswa. 3. Hasil  dari  pengujian  yang  telah dilakukan,  maka  terbentuk  siswa kelas  unggul  yang  terdiri  dari  8 (delapan) siswa dengan nilai rata-rata > 50. VI. SARAN Adapun saran yang dapat disampaikan adalah diharapkan pada penelitian yang akan datang dapat dikembangkan  dengan  menambah  variabel attribute kriteria dalam merekomendasi atau mengambil  keputusan  untuk  siswa  kelas unggul serta dapat dikembangkan menggunakan perbandingan algoritma lainnya.

## VII. UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan kepada Lembaga Penjaminan Mutu Universitas Dehasen Bengkulu dan
Direktorat  Riset  dan  Pengabdian  kepada Masyarakat Kemenristek Dikti atas pendanaan penelitian Tahun Anggaran 2020 VIII. DAFTAR PUSTAKA [1] S. F. Ramadani, E. Ekojono, and N. Santoso, “Sistem Pendukung Keputusan  Seleksi  Siswa  Kelas Ungulan Di Smp Negeri 7 Malang,” J. Inform. Polinema , vol. 3, no. 3, p.
27, 2017, doi: 10.33795/jip.v3i3.30.
[2] I.  N.  Farida  and  E.  Mustikasari,
“Implementasi  Metode  Weighted Product  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Penerimaan Peserta Didik  Baru  Di  Uptd  Sma  Negeri  1 Gondang,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.
dan Multimed. 2016 , no. 1, pp. 1–6,
2016.
[3] U.  Inyaem,  C.  Haruechaiyasak,  P. Meesad,  and  D.  Tran,  “Terrorism Event  Classification  Using  Fuzzy
Inference  Systems,”  vol.  7,  no.  3, pp. 247–256, 2010.
[4] D.  Rosmalinda  and  M.  Zulyanty, “Dukungan  Orang  Tua  Terhadap Motivasi Belajar Siswa Kelas Unggul,” J.  Gentala  Pendidik. Dasar ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  64–75, 2019, doi: 10.22437/gentala.v4i1.6848.
[5] H. P. Kusumadewi, Sri, No TPendukung  Keputusan  Edisi  2itle ,
2nd  ed.  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2010.
[6] A.  Kaur  and  A.  Kaur,  “Comparison of Mamdani-Type and Sugeno-Type
Fuzzy  Inference  Systems  for  Air Conditioning  System,” Int.  J.  Soft
Comput. Eng. , vol. 2, no. 2, pp. 323– 325,  2012,  [Online].  Available: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/ download?doi=10.1.1.486.1238&rep =rep1&type=pdf.
[7] J.  Bonato,  Z.  Mrak,  and  M.
Badurina,  “Speed  regulation  in  fan
rotation using fuzzy inference system,” Pomorstvo ,  vol.  29,  no.  1, pp. 58–63, 2015. [8] A. Astrilyana and N. Afni, “Penerapan Metode Fuzzy Inference System (Fis) Dalam Membuat Model  Penilaian  Pemahaman  Mata Pelajaran Pemrograman Web,” None ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  281–288, 2017.
[9] F.  Hanun,  “Membangun  Citra Madrasah  Melalui  Program  Kelas
Unggulan  Di  Mtsn  2  Bandar
Lampung,” EDUKASI  J.  Penelit. Pendidik.  Agama  dan  Keagamaan , vol.  14,  no.  3,  pp.  405–424,  2016, doi: 10.32729/edukasi.v14i3.9.